Büyük veri, çeşitli analitik amaçlar için kullanılabilen çeşitli veri türlerinin birleşimidir. Bunlar, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verileri içerir. Büyük veri, genellikle analiz etmeyi kolaylaştıracak şekilde depolanan ve işlenen bir veri türü olarak adlandırılır. Bu tür verilere çeşitli analitik araçlar aracılığıyla erişilebilir.
Büyük veriler, genellikle veri merkezleri gibi çeşitli ortamlarda depolanır. Verilerin toplanma ve işlenme hızı, analiz etmeyi kolaylaştırır. Büyük veri belirli bir hacme sahip olmasa da, geniş veri tabanlarının oluşturulması gibi çeşitli şekillerde dağıtılabilir.
Büyük Veri Neden Önemlidir?
Büyük veri, şirketlerin operasyonlarını geliştirmelerine ve yeni pazarlama fırsatlarından yararlanmalarına olanak tanıyan günümüz dünyasında daha yaygın hale geliyor. Ayrıca şirketlerin daha iyi kararlar vermelerine ve karlarını artırmalarına yardımcı oluyor. Büyük veriler, müşterilerin davranışlarını analiz ederek ve operasyonlarının iyileştirebilecekleri alanları belirleyerek şirketlerin pazarlama ve satış çabalarını geliştirmelerine de yardımcı olabiliyor. Bu daha sonra daha etkili ve alakalı pazarlama programları oluşturmak için kullanılabiliyor.
Büyük veri, kamu hizmetleri ve enerji şirketleri tarafından boru hatlarının operasyonlarını izlemek ve elektrik şebekelerinin verimliliğini artırmak için de kullanılabilir. Finansal hizmet firmaları da risk yönetimini analiz etmek ve iyileştirmek için büyük veri sistemlerini kullanır. Nakliye şirketleri ve üreticileri de bu teknolojiyi tedarik zincirlerini geliştirmek için tercih etmektedir.
Büyük veri, işlem işleme sistemleri, e-postalar, tıbbi kayıtlar ve sosyal ağlar gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilen büyük miktarda bilgiyi ifade eden geniş bir terimdir. Ayrıca çeşitli endüstriyel süreçleri izleyen makineler ve sensörler tarafından da üretilebilir.
Verilerin işlenme ve analiz edilme hızına ise veri hızı denir. Çoğu durumda, büyük veri neredeyse gerçek zamanlı olarak güncellenir, bu da düzenli güncelleme ihtiyacını ortadan kaldırır. Bunun nedeni, verilerin analizinin sürekli olarak yapılması ve yeni içgörüler oluşturmak için kullanılabilmesidir.
Büyük Veri Nasıl Yönetilir?
İşlenmemiş verilerden en iyi şekilde yararlanmak, genellikle veri bilimcileri için bir zorluktur. Birden fazla veri kaynağıyla uğraşmak zorunda kalırlar ve topladıkları verilerin çeşitli biçimlerini ve bileşenlerini yönetmeleri gerekir. Bu durum daha fazla işlem gücü ve beceri gerektirmektedir.
Veriler çeşitli kaynaklardan gelebilir. Ancak, dahili kaynaklardan gelen verilerin de çok önemli olduğunu göz önünde bulundurmak da önemlidir. Tüm veriler işlendikten sonra, resmin tamamı görülebilir.
Büyük Veri Örnekleri Nelerdir?
Büyük veriler sayısız kaynaktan gelir. Bunlardan bazıları; işlem işleme sistemleri, müşteri veritabanları, belgeler, e-postalar, tıbbi kayıtlar, internet tıklama akışı günlükleri, mobil uygulamalar ve sosyal ağlardır. Ayrıca, ağ ve sunucu günlük dosyaları gibi makine tarafından oluşturulan verileri ve imalat makineleri, endüstriyel ekipman ve nesnelerin interneti cihazlarındaki sensörlerden gelen verileri içerir.
Dahili sistemlerden gelen verilere ek olarak, büyük veri ortamları genellikle tüketiciler, finansal piyasalar, hava ve trafik koşulları, coğrafi bilgiler, bilimsel araştırmalar ve daha fazlası hakkında harici verileri içerir. Görüntüler, videolar ve ses dosyaları da büyük veri biçimleridir ve birçok büyük veri uygulaması, sürekli olarak işlenen ve toplanan akış verilerini barındırmaktadır.
Büyük Veri Analizi Nasıl Çalışır?
Veri bilimcileri ve diğer veri analistleri, büyük veri analitiği uygulamalarından geçerli ve alakalı sonuçlar elde etmek için mevcut veriler hakkında ayrıntılı bir anlayışa ve ne aradıklarına dair bir fikre sahip olmalıdır. Bu, veri setlerinin profil oluşturma, temizleme, doğrulama ve dönüşümünü içeren veri hazırlığını, analitik sürecinde çok önemli bir ilk adım haline getirir.
Veriler toplanıp analiz için hazırlandıktan sonra, büyük veri analitiği özellikleri ve yetenekleri sağlayan araçları kullanarak farklı uygulamaları çalıştırmak için çeşitli veri bilimi ve gelişmiş analitik disiplinleri uygulanabilir. Bu disiplinler arasında makine öğrenimi, tahmine dayalı modelleme, veri madenciliği, istatistiksel analiz, akış analitiği ve daha fazlası yer alır.
Müşteri verilerini kullanarak, büyük veri kümeleriyle yapılabilecek farklı analitik dalları şunlardır;
- Karşılaştırmalı analiz. Bu, bir şirketin ürünlerini, hizmetlerini ve markasını rakiplerininkilerle karşılaştırmak için müşteri davranışı ölçümlerini ve gerçek zamanlı müşteri katılımını inceler.
- Sosyal medya analizi. Bu, insanların bir işletme hakkında sosyal medyada neler söylediklerini analiz eder.
- Pazarlama analitiği. Ürünler, hizmetler ve ticari girişimler için pazarlama kampanyalarını ve promosyon tekliflerini iyileştirmek için kullanılabilecek bilgiler sağlar.
- Duygu analizi. Müşteriler hakkında toplanan tüm veriler, bir şirket veya marka hakkında nasıl hissettiklerini, müşteri memnuniyet düzeylerini, olası sorunları ve müşteri hizmetlerinin nasıl iyileştirilebileceğini ortaya çıkarmak için analiz edilebilir.
Büyük Verinin Dezavantajları Var Mıdır?
İşlem kapasitesi sorunlarıyla bağlantılı olarak, büyük bir veri mimarisi tasarlamak, kullanıcılar için ortak bir zorluktur. Büyük veri sistemlerini devreye almak ve yönetmek, ilişkisel yazılıma odaklanan veritabanı yöneticilerinin ve geliştiricilerinin tipik olarak sahip oldukları becerilere kıyasla yeni beceriler de gerektirir.
Bu sorunların her ikisi de yönetilen bir bulut hizmeti kullanılarak hafifletilebilir, ancak BT yöneticilerinin maliyetlerin kontrolden çıkmamasını sağlamak için bulut kullanımını yakından takip etmesi gerekir. Ayrıca, şirket içi veri kümelerinin taşınması ve iş yüklerinin buluta işlenmesi genellikle karmaşık bir süreçtir.
Büyük veri sistemlerini yönetmedeki diğer zorluklar arasında, özellikle farklı platformların ve veri depolarının bir karışımını içeren dağıtılmış ortamlarda, verilerin veri bilimcileri ve analistleri için erişilebilir hale getirilmesi yer alır. Analistlerin ilgili verileri bulmasına yardımcı olmak için veri yönetimi ve analitik ekipleri, giderek artan şekilde meta veri yönetimi ve veri kökeni işlevlerini içeren veri katalogları oluşturuyor. Büyük veri kümelerini entegre etme süreci, özellikle veri çeşitliliği ve hızı faktörler olduğunda, genellikle karmaşıktır.
HEMEN BAŞLA
